RFM分析3

そこで「いつ・何回使ったか」というデータを加味して分析します。これがＲＦＭ分析です。
RFM分析は、お客様のこれまでの行動を下記の３つに分類してランク分けを行い、拡販のための行動を、コスト・時間・労力を少なく効果的に行うための顧客管理の中の顧客分析の一手法です。
　　　・最近買ってくれたお客様
　　　・よく買ってくれるお客様
　　　・これまでの購入金額の多いお客様
はいいお客様と考えます。
この考え方に基づいた３つの視点を、次のようにR、F、Mという文字で表します。
　　　　Ｒ Recency（リセンシィー）・・・・・最終来店日（直近の購入日）
　　　　Ｆ Frequency（フリクエンシィー）・・利用回数
　　　　Ｍ Monetary(マネタリィー)・・・・・購入金額

そして個々のお客様にR、F、Mそれぞれのランク付けを行い、3つのランクの組合せで分類します。RFM分析は、このような方法でお客様をランク分けして、それぞれのランクに合わせて、効果的な拡販のための行動を行うためのものです。
本パッケージでは、Ｒ，Ｆ，Ｍをそれぞれ５段階のランクに分類し、そのランクの組み合わせでグループ分けする事により、行っています。

RFM分析は、,ＤＭなどの発送コストが高い場合に、発送先を絞り込んでコストを下げるのに有効です。
またメールなどの発送コストが低い場合は、ランクごとに文面をより魅力的に変えることが有効です。
RFM全てが高い値を示すお客様であれば、そのお客様は、最近まで、よく来店し、多くのものを買ってくれるいいお客様です。また、FやMのランクが高かっても、Rランクが低ければ、前は良かったけれども最近はきてくれないお客様、ということになります。
一般的には、RFMのパラメータの中でもRが特に重視されていますので、このＲの視点から考えてみます。